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基于振动信号的滚动轴承故障诊断 1.介绍 毕设研究课题，根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动，使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分： 数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score： KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in t

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

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车辆统计和车速预测 这里提供一个简单的基于vs2017+Opencv3.4的车辆统计和车速测量方法 效果图： 车辆统计 车速估计 说明 1、代码中RoI是固定的，可以设置鼠标响应事件设置RoI 2、背景建模后还有阴影影响车辆检测的准确度，可以设置算法进行背景消除 3、本来使用质心进行测速的，但是发现车辆在进出RoI的时候车辆质心随外接矩形进行变换，修改为车辆进入窄带的第一个点(这里使用右下角)替代质心提高准确度 4、没有进行标定，速度估计单位为pixels/s

Kibana 6.x - Future 汉化项目 Kibana官方在6.x(具体版本忘了)的版本正式推出了资源汉化方法(虽然有很多资源还不能被汉化)，因此我废弃掉了之前暴力搜索替换的汉化方法。 老版本的汉化仍然可以参考此项目old文件下的汉化说明进行汉化，将来不再进行老版本汉化的维护(< 6.0)。 此项目汉化资源会慢慢更新(业余时间汉化)，若某些页面还没有汉化，请耐心等待。 一、汉化方法 1、拷贝此项目中的translations文件夹到您的kibana目录下的src/legacy/core_plugins/kibana/目录。若您的kibana无此目录，那还是尝试使用此项目old目录下的汉化方法吧。 2、修改您的kibana配置文件kibana.yml中的配置项：i18n.locale: "zh_CN" 3、重启Kibana，汉化完成 二、说明： 此方式汉化完整度依赖于官方在源代码中提

Unlock Music 音乐解锁 在浏览器中解锁加密的音乐文件。 Unlock encrypted music file in the browser. unlock-music项目是以学习和技术研究的初衷创建的，修改、再分发时请遵循 Unlock Music的CLI版本正在开发中。 我们新建了Telegram群组，欢迎加入！ 特性 支持的格式 QQ音乐 (.qmc0/.qmc2/.qmc3/.qmcflac/.qmcogg/) 写入封面图片 Moo音乐格式 () QQ音乐Tm格式 (.tm0/.tm2/.tm3/.tm6) QQ音乐新格式 (实验性支持) .mflac 网易云音乐格式 (.ncm) 补全ncm的ID3/FlacMeta信息 虾米音乐格式 (.xm) (测试阶段) 酷我音乐格式 (.kwm) (测试阶段) 酷狗音乐格式 (.kgm) () 其他特性

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